1.一種情緒監(jiān)測模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權利要求1所述的情緒監(jiān)測模型生成方法，其特征在于，所述第一特征數(shù)據(jù)還包括電子設備使用數(shù)據(jù)；
3.根據(jù)權利要求1或2所述的情緒監(jiān)測模型生成方法，其特征在于，所述獲取多個用戶的第一特征數(shù)據(jù)和第二特征數(shù)據(jù)，包括：
4.根據(jù)權利要求3所述的情緒監(jiān)測模型生成方法，其特征在于，所述方法還包括：
5.根據(jù)權利要求4所述的情緒監(jiān)測模型生成方法，其特征在于，基于所述第一特征數(shù)據(jù)的生理特征數(shù)據(jù)確定初始模態(tài)特征數(shù)據(jù)，所述方法還包括：
6.根據(jù)權利要求5所述的情緒監(jiān)測模型生成方法，其特征在于，響應于情緒監(jiān)測模型生成請求，獲取用戶的第一特征數(shù)據(jù)和第二特征數(shù)據(jù)時，所述方法還包括：
7.根據(jù)權利要求4～6任一項所述的情緒監(jiān)測模型生成方法，其特征在于，所述生理特征數(shù)據(jù)包括心率、心電、血氧飽和度、體溫、血壓、血糖、乳酸、步數(shù)、活動量、運動強度與模式、肌肉活動、體脂率、睡眠周期、腦電波、壓力水平、呼吸頻率、肺功能、女性健康數(shù)據(jù)和汗液成分中的一項或多項；
8.根據(jù)權利要求7所述的情緒監(jiān)測模型生成方法，其特征在于，預構建的所述初始情緒監(jiān)測模型包括：深度學習子模型和多任務學習子模型；
9.一種情緒監(jiān)測方法，其特征在于，所述情緒監(jiān)測方法包括：
10.根據(jù)權利要求9所述的情緒監(jiān)測方法，其特征在于，將所述多模態(tài)特征數(shù)據(jù)輸入至所述個體化情緒監(jiān)測模型后，獲取所述用戶的情緒狀態(tài)類型和情緒狀態(tài)強度前，所述方法還包括：
11.根據(jù)權利要求9或10所述的情緒監(jiān)測方法，其特征在于，獲取所述用戶的情緒狀態(tài)類型和情緒狀態(tài)強度前，所述方法還包括：
12.根據(jù)權利要求11所述的情緒監(jiān)測方法，其特征在于，所述方法還包括：
13.一種情緒干預方法，其特征在于，所述方法以用于對用戶的負面的情緒狀態(tài)類型進行干預，所述負面的情緒狀態(tài)類型基于權利要求9~12任一項所述的情緒監(jiān)測方法監(jiān)測得到，所述方法包括：
14.根據(jù)權利要求13所述的情緒干預方法，其特征在于，所述方法還包括：
15.根據(jù)權利要求14所述的情緒干預方法，其特征在于，所述方法還包括：
16.根據(jù)權利要求15所述的情緒干預方法，其特征在于，所述實時輸入所述情緒狀態(tài)類型和所述情緒狀態(tài)強度至預訓練的情緒干預模型，以生成情緒干預方法，包括：
17.一種情緒監(jiān)測模型生成系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：
18.一種情緒監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：
19.一種情緒干預系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：
20.一種電子裝置系統(tǒng)，所述電子裝置系統(tǒng)包括：
21.一種計算機可讀介質(zhì)，其上存儲有計算機程序指令，其特征在于，所述計算機程序指令可被處理器執(zhí)行以實現(xiàn)如權利要求1至16中任一項所述的方法。
22.一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權利要求1至16中任一項所述的方法。